HBase简介 1.HBase是一个万亿行,百万列大表(Big Table),数据存放在hdfs集群中: 写操作使用MapReduce处理,将(增删改)处理结果放入HBase中,读就直接读HBase: HBase的并发量在1000左右,常用的关系型数据库MySql的并发量在300~500之间,之所以HBase的并发量比较大,原因在于HBase启用了缓存技术: HBase中的块的单位是64k,每次读取数据,以块为单位将hdfs集群中的数据加载到内存中,加载到内存中的数据形同一个散列表,散列表以Ke

昨天突然考虑到这个问题,在并发比较大的情况下,你用于生成唯一ID的函数是否还能正常运行?也就是说比如我一下子进来40000个订单,你需要生成不重复的订单ID吧? 对于这个问题我以前没考虑过,但是可能是误打误撞,我以前一开始设计的ID生成思路是13位时间戳+随机7位,就是为了凑够20位的ID.因为如果是在同一时间那么可以忽略掉13位时间戳,剩下的7位是需要关注的,我有预选的34个字母+数字,根据排列组合可以得知,可以有34^7个排列组合方法(也就是52523350144). 那么理论上同一时刻(如

一是redis使用内存 而是redis使用多路复用的IO模型: 现代的UNIX操作系统提供了select/poll/kqueue/epoll这样的系统调用,这些系统调用的功能是:你告知我一批套接字,当这些套接字的可读或可写事件发生时,我通知你这些事件信息. epoll的优点 epoll 没有最大并发连接的限制,上限是最大可以打开文件的数目,这个数字一般远大于 2048, 一般来说这个数目和系统内存关系很大 ,具体数目可以 cat /proc/sys/fs/file-max 察看. 效率提升, E

Support for concurrent thread is basically depends on many factors like OS, free RAM and connections. This is based on my experience If we follow the best practices as follow then we can achieve 350 ~ 500 concurrent users (web based application) and

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用

深度访谈:华为开源数据格式 CarbonData 项目,实现大数据即席查询秒级响应   Tina 阅读数:146012016 年 7 月 13 日 19:00   华为宣布开源了 CarbonData 项目,该项目于 6 月 3 日通过 Apache 社区投票,成功进入 Apache 孵化器.CarbonData 是一种低时延查询.存储和计算分离的轻量化文件存储格式.那么相比 SQL on Hadoop 方案.传统 NoSQL 或相对 ElasticSearch 等搜索系统,CarbonData

根据Gartner的预计,全球非关系型数据库(NoSQL)在2020~2022预计保持在30%左右高速增长,远高于数据库整体市场. 阿里云数据库HBase版也是踏着技术发展的节奏,伴随着NoSQL和大数据技术的兴起和发展,从2010年开始研究和发展.时光荏苒,日月如梭,转眼九年时间,在阿里云上直接开放提供服务也有1年多时间,并在去年的12月份全新发布X-Pack,将单一的HBase演进到一个完整的数据处理平台的能力.我们注意到还有很多同学和客户不清楚HBase X-Pack是什么,什么场景下合适

这周又填了一个以前挖下的坑. 这个博客系统使用Psycopy库实现与PostgreSQL数据库的通信.前期,只是泛泛地了解了一下SQL语言,然后就胡乱拼凑出这么一个简易博客系统. 10月份找到工作以后,认真读了<数据库系统概念>这本书,对数据库有了更深的认识.然后就开始对博客系统的数据库查询模块开始重构. 改进之前 之前,我的查询步骤很简单,就是: 前端提交查询请求 --> 建立数据库连接 --> 新建游标 --> 执行命令 --> 接受结果 --> 关闭游标.连

  大数据模糊查询lucene 对工作单使用 like模糊查询时,实际上 数据库内部索引无法使用 ,需要逐条比较查询内容,效率比较低在数据量很多情况下, 提供模糊查询性能,我们可以使用lucene全文索引库技术.本文示例是在SSH框架中进行使用.使用hibernate Search (用来整合 Hibernate + Lucene),工作单搜索功能. 1.首先可以在我们的maven工程中引入需要的jar包, <dependency> <groupId>org.hibernate&l

3.3 基本查询3.3.1词条查询 词条查询是未经分析的,要跟索引文档中的词条完全匹配注意:在输入数据中,title字段含有Crime and Punishment,但我们使用小写开头的crime来搜索:因为Crime一词在建立索引时已经变成了crime. { "query": { "term": { "title": "crime" } }} 在词条查询汇总可包含加权属性,影响给定词条的重要程度 { "query&

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

一般的,一个看似很简单的页面,一次http请求后,到达服务端,穿过Cache层,落到后台后,实际可能会有很多很多的数据查询逻辑!而这些查询实际是不相互依赖的,也即可以同时查询.比如各种用户信息,用户的APP列表,每个APP对应的流量数据.消耗记录.服务状态,平台运行状态,消息通知,新闻资讯等等.这篇文章主要介绍了数据查询层,如何把串行变并行,提高查询效率.提升应用性能.实现方式包括:mysqlnd异步查询,cURL并发请求,Swoole异步非阻塞! PHP脚本是按文档流的形式来执行的,所以我们在

前言 适用于 即席查询 场景的开源查询引擎有很多,如:Elasticsearch.Druid.Presto.ClickHouse等:每种系统各有利弊,有的擅长检索,有的擅长统计:实践证明,All In One 是行不通的,最好的方式是选取若干个(考虑运维成本,建议 1 ~ 3 个),每个都对应着自身最具优势的场景. 大多数的技术分享会从系统架构.功能扩展或性能优化角度进行讨论,本文不涉及这些内容.本文以 指标多维统计查询 为例,讨论多个查询引擎混合应用场景下的问题思考及相应的解决方案. 指标多维

综合项目需求 一.系统整体功能 系统需支持以下功能: 维护学生信息.老师信息和成绩信息 支持按多种条件组合查询学生信息和成绩信息 学生 Student(id,班级id,学号,姓名,性别,电话,地址,出生日期,民族,家长电话1,家长电话2) 老师 Teacher(id,工号,姓名,性别,电话,类型(班主任.讲师)) 班级 Class(id,班级名称,讲师id,班主任id) 课程 Subject(id,课程名称.课程简介) 成绩 Score(id,stu_id,sub_id,卷面成绩,项目成绩,平时

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的

1.先从各自使用的多路复用IO模型说起:  select模型:(apache使用,由于受模块等限制,用的不多)   单个进程能够 监视的文件描述符的数量存在最大限制 select()所维护的 存储大量文件描述符的数据结构 ,随着文件描述符数量的增长,其在用户态和内核的地址空间的复制所引发的开销也会线性增长 由于网络响应时间的延迟使得大量TCP连接处于非活跃状态,但调用select()还是会对 所有的socket进行一次线性扫描 ,会造成一定的开销 poll: poll是unix沿用select自

这是我在用Asp.net mvc WebAPI 支持 OData协议 做分页查询服务时的 个人拙笔. 代码已经开发到oschina上.有兴趣的朋友可以看看,欢迎大家指出不足之处. 看过了园子里的几篇关于ASP.NET MVC WebAPI 支持OData协议的文章,很受启发. 但是对于OData协议下对数据的分页查询,确实没有找到我想要的东西 对于在 WebAPI 支持 OData 协议,好处不多讲了. 看看客户端接收到数据结果 ~ 就如上图一样,服务端会返回2个json格式的:tota l[总

当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决这个问题有四种思路: 比如一个key是aaa,失效时间是30s. 1.定期从DB里查询数据,再刷到memcached里 这种方法有个缺点是,有些业务的key可能是变化的,不确定的. 而且不好界定哪些数据是应该查询出来放到缓存中的,难以区分冷热数据. 2.当缓存取到为null时,加锁去查询DB,只允许

Gaea是支持跨平台具有高并发.高性能.高可靠性,并提供异步.多协议.事件驱动的中间层服务框架 Gaea:58同城开源的中间层服务框架 https://github.com/58code/Gaea 中间件 Gaea是支持跨平台具有高并发.高性能.高可靠性,并提供异步.多协议.事件驱动的中间层服务框架.相对于其它重量级的中间件,比如淘宝的dubbo,Gaea只做一件事,因此没有过多的项目依赖. 在学校的时候学过CORBA,因此对中间件有所了解.在CORBA中,接口通过IDL描述,然后分别生成本地存

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>- 3.设备驱动介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>-4.如开发一套设备驱动,同时支持串口和网络通讯. <连载 | 物联网框架ServerSupe

setParameter不支持传统的按位置查询方式 String hql = "from Customer as c where c.cust_id = ?"; List<Customer> list = session.createQuery(hql).setParameter(0, 2l).list(); for (Customer customer : list) { System.out.println(customer); } 出现错误 Legacy-style